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剑指 Offer II 031. 最近最少使用缓存

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  • 标签:设计、哈希表、链表、双向链表
  • 难度:中等

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题目大意

要求:实现一个 LRU(最近最少使用)缓存机制,并且在 O(1) 时间复杂度内完成 getput 操作。

实现 LRUCache 类:

  • LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存。
  • int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回 -1
  • void put(int key, int value) 如果关键字已经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。

解题思路

LRU(最近最少使用缓存)是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰。LRU 更新和插入新页面都发生在链表首,删除页面都发生在链表尾。

代码

class Node:
    def __init__(self, key=None, val=None, prev=None, next=None):
        self.key = key
        self.val = val
        self.prev = prev
        self.next = next

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.hashmap = dict()
        self.head = Node()
        self.tail = Node()
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head


    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.hashmap:
            return -1
        node = self.hashmap[key]
        self.move_node(node)
        return node.val


    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.hashmap:
            node = self.hashmap[key]
            node.val = value
            self.move_node(node)
            return
        if len(self.hashmap) == self.capacity:
            self.hashmap.pop(self.head.next.key)
            self.remove_node(self.head.next)

        node = Node(key=key, val=value)
        self.hashmap[key] = node
        self.add_node(node)

    def remove_node(self, node):
        node.prev.next = node.next
        node.next.prev = node.prev


    def add_node(self, node):
        self.tail.prev.next = node
        node.prev = self.tail.prev
        node.next = self.tail
        self.tail.prev = node


    def move_node(self, node):
        self.remove_node(node)
        self.add_node(node)